本文關(guān)鍵詞：半非參數(shù)模型選擇研究以及在上交所回購利率中的應(yīng)用

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【摘要】：首先基于模型動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性的要求,本文改進(jìn)了半非參數(shù)(SNP)模型的選擇方法,使所選擇的SNP模型既能很好地?cái)M合真實(shí)樣本又能模擬與真實(shí)樣本統(tǒng)計(jì)特征相近的時(shí)間序列。其次,本文得到了二維隨機(jī)過程情形下赫米特展開項(xiàng)的理論結(jié)果。再次,實(shí)證結(jié)果表明:上交所舊質(zhì)押式回購利率初始、插值后樣本兩組數(shù)據(jù)的最優(yōu)SNP模型均為Semiparametric AR(1)-GARCH(1,1)(即11118000)模型,但是兩者的系數(shù)估計(jì)值卻不相同。最后,本文的實(shí)證結(jié)果表明了所提出的SNP模型選擇改進(jìn)方法的合理性與穩(wěn)定性。
【作者單位】： 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【正文快照】： 引言Phillips(1983)采用半非參數(shù)(Seminonparametric,SNP)方法對(duì)平穩(wěn)過程的條件密度函數(shù)進(jìn)行了研究。Gallant和Tauchen(1996)認(rèn)為,與廣義矩估計(jì)方法(GMM)相比,有效矩估計(jì)方法(EMM)?所選擇的矩條件通常更加有效,這歸結(jié)于得分(Score)函數(shù)在矩條件中所起的重要作用。而得分函數(shù)的

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8 王p，

本文編號(hào)：1240707